基本算法之归并排序(Merge sort)
基本算法—04、归并排序(Merge sort)算法
。往期请看选择排序，插入排序，归并排序，快速排序等等都发布的！欢迎大家批评指正！
文章目录
基本算法之归并排序(Merge sort)0、前言1、归并排序算法是什么？2、算法过程图解3、代码实现4、评判算法0、前言
评判一个算法的好坏的标准：
时间复杂度空间复杂度
1、归并排序算法是什么？
冒泡排序(Bubble Sort)是一种建立在归并操作上面的一种有效的排序算法，由John von neumann于1945年发明。采用分治法（Divide and Conquer）的经典应用！！将规模较大的排序问题化归到较小的规模上解决。
基本实现包含下面的两种方法：
自上而下的递归
自下而上的迭代
将已经有的有序子序列合并，得到完全有序的子序列。就是先得到每个子序列有序，然后在使得两个子序列合并成为一个有序的。如果是把两个有序表合并成为一个有序表，成为二路归并。
归并排序的性能不受到输入数据的影响，这一个和选择排序是一样的，但是性能比选择排序要好，性能始终是O(n log n）。但是性能的优越必定是额外的内存空间作为巨大代价的！
2、算法过程图解
3、代码实现
代码如下（示例01）：
"""Merge_Sort 归并排序分治算法Divide and Conquer时间复杂度："""# 切割数组 的函数def merge_sort(alist):# 如果长度小于等于1 ，不能再分割了if len(alist) <= 1:return alist# 根据列表长度确定拆分的中间位置mid_index = len(alist)//2# 使用切片实现对列表的切分# left_list = alist[:mid_index]# right_list = alist[mid_index:]# 递归调用，无限切割下去left_list = merge_sort(alist[:mid_index])right_list = merge_sort(alist[mid_index:])return merge(left_list, right_list)# 排序的函数def merge(left_list, right_list):l_index,r_index = 0,0merge_list = []# 判断列表里面是否还有元素可以用while l_index < len(left_list) and r_index < len(right_list):# 哪边的元素小于另外一边的的元素就把哪边的元素加入进去，对应的索引加一if left_list[l_index] < right_list[r_index]:merge_list.append(left_list[l_index])l_index += 1else:merge_list.append(right_list[r_index])r_index += 1# 下面的这两个就是，如果有一个列表全部添加了，另外一个列表直接添加到merge_list里面了merge_list += left_list[l_index:]merge_list += right_list[r_index:]return merge_listif __name__ == '__main__':alist = [54, 26, 93, 17, 77, 31, 44, 55, 20]print(f'原列表的顺序：{alist}')alist = merge_sort(alist)print(f'选择排序之后的列表的顺序：{alist}')
里面的左右列表都是被划分到了只有一个元素的是去比较和添加的。大家可以把代码放置到编译器里面，debug运行，看一哈具体的过程，结合动态图片演示理解更好！
4、评判算法
最好时间复杂度：O(n log n)最坏时间复杂度：O(n log n)平均时间复杂度：O(n log n)空间复杂度：O(n)算法稳定性：稳定的排序
